"因适应而存在"：HR技术主题演变与STARA能力驱动的HR角色转型研究

本研究针对HR技术领域研究主题的演变及HR角色转型需求，通过文献计量学方法分析了2011-2024年间HR技术领域的发展趋势。研究人员采用共被引分析、关键词共现分析和文献耦合技术，系统梳理了HR技术研究主题的演变轨迹，识别出e-HRM采用与影响、HR机器人流程自动化(RPA)、数字化HR转型等关键主题，并提出了战略技术整合者、机构数字能力规划师等新型HR角色及其所需的STARA（智能技术、AI、机器人与算法）能力框架。该研究为组织在数字化转型中的人力资源管理提供了理论指导和实践参考。

　　

在数字化浪潮席卷全球的今天，人力资源(HR)管理正经历着前所未有的变革。从最初的人力资源信息系统(HRIS)到如今的智能技术、人工智能(AI)、机器人(Robotics)和算法(Algorithms)（统称STARA技术），HR领域的技术演进不仅改变了工作方式，更重塑了HR专业人员的角色定位和能力要求。然而，这种快速的技术变革也带来了诸多挑战：研究主题碎片化、HR技术能力框架不清晰、理论实践脱节等问题日益凸显。特别是在新冠疫情期间，虚拟HR实践的兴起更是加速了对新型HR能力的迫切需求。

为了系统梳理HR技术领域的研究脉络，明确HR专业人员所需的STARA能力，研究人员开展了一项跨越14年(2011-2024)的文献计量研究。这项发表在《Sustainable Futures》上的研究采用了多种文献计量技术，包括共被引分析、关键词共现分析和文献耦合分析，对Scopus数据库中筛选出的667篇文献进行了系统分析。研究特别关注了疫情前后的两个时间段(2011-2019和2020-2024)，以捕捉技术HR领域的研究主题演变。

在方法学上，研究团队运用了R软件的Biblioshiny包和VOSviewer软件进行文献计量分析。通过PRISMA框架筛选文献，设置严格的纳入排除标准，确保分析的科学性和可重复性。研究采用共被引网络分析识别基础研究主题，通过关键词共现分析把握当前研究趋势，并借助文献耦合技术探索HR能力与技术交叉领域的前沿方向。

研究结果揭示了HR技术领域的显著演变轨迹。在2011-2019年间，共被引分析识别出四个关键研究集群：HRIS的战略应用、从HRIS向e-HRM的迁移、基于证据的HRM分析视角，以及e-HRM采用与挑战。这一时期HR主要扮演战略技术整合者和机构数字能力规划师的角色，关注技术集成和数字化能力建设。

2020-2024年的关键词共现分析则发现了五个新兴研究方向：具有伦理考量的数字化HR转型、用于竞争优势的预测分析、HR中的机器人流程自动化(RPA)/人机交互与AI应用、数字采用与信息使用，以及机器学习与数据挖掘技术在HRM中的应用。这一时期涌现出更多新型HR角色，如伦理技术气候策展人、行为与商业数据分析师、AI/机器学习数据通才等，反映出HR职能的进一步分化和专业化。

通过文献耦合技术，研究团队还系统梳理了HR STARA能力框架。这些能力被划分为多个领域和子领域，包括信息使用与分析、数字化HR转型、未来工作技术、员工福祉技术以及绿色HR可持续性等。每个领域都对应着特定的HR角色和能力要求，如战略技术整合者需要具备信息管理、AI驱动决策、大数据管理等能力；伦理技术气候策展人则需要掌握伦理与责任、批判性思维、数据安全等技能。

这项研究的理论意义在于，它首次将HR技术角色演变与STARA能力发展置于职业资本理论的框架下进行系统考察，通过"认知为什么"(Knowing Why)、"认知如何做"(Knowing How)和"认知对象"(Knowing Whom)三个维度，为HR专业人员的职业发展提供了全新视角。在实践层面，研究提出的STARA能力框架为组织设计HR数字化转型路线图、规划HR专业人员能力发展路径提供了具体指导。

研究也指出了未来需要深入探索的方向，包括HR STARA能力的实证验证、角色定义的清晰化、AI环境中软技能的演变，以及算法驱动HR实践中的伦理和心理维度等问题。这些研究空白为后续学者提供了丰富的研究机会。

值得注意的是，这项研究也存在一定局限性，如仅使用Scopus数据库可能造成文献覆盖不全，以及STARA角色和能力框架尚需实证验证等。但这些局限并不影响本研究作为首项系统考察HR技术主题演变与STARA能力发展的文献计量研究的重要价值。在数字化转型加速的今天，这项研究为组织和HR专业人员应对技术变革挑战提供了及时而系统的指导。